1. Quảng trường
  2. Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên ANN

Chiến lược giao dịch định lượng dựa trên ANN

Tác giả:ChaoZhang, Ngày: 2023-11-14 11:22:28
Tags:

img

Tổng quan

Chiến lược này sử dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự đoán những thay đổi giá trong tương lai và tạo ra các tín hiệu giao dịch dựa trên các dự đoán. Nó thuộc về chiến lược theo xu hướng. Ưu điểm là nó có thể xác định các xu hướng phi tuyến tính phức tạp và phù hợp với giao dịch trung và dài hạn. Tuy nhiên, nó cũng có nguy cơ quá phù hợp với dữ liệu backtest và hoạt động kém trong giao dịch trực tiếp.

Chiến lược logic

Chiến lược sử dụng mô hình ANN để dự đoán sự thay đổi tỷ lệ phần trăm của ngày giao dịch tiếp theo.

Lớp đầu vào chỉ có một nút, đó là tỷ lệ thay đổi phần trăm của ngày trước.

Lớp ẩn có 2 lớp, lớp đầu tiên có 5 nút, và lớp thứ hai có 33 nút. Cả hai đều sử dụng tangent tăng áp (tanh) làm hàm kích hoạt.

Lớp đầu ra có một nút, đi qua một chức năng kích hoạt tuyến tính để tạo ra dự đoán cuối cùng.

Nếu dự đoán lớn hơn tham số ngưỡng, tín hiệu dài được tạo ra. Nếu nhỏ hơn âm của ngưỡng, tín hiệu ngắn được tạo ra.

Ưu điểm

  • ANN có thể mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp trong dữ liệu
  • Chỉ yêu cầu dữ liệu từ ngày trước như đầu vào
  • Có thể xác định xu hướng khung thời gian dài hơn
  • Nhiều lớp ẩn tăng khả năng mô hình hóa
  • Chức năng kích hoạt và tham số tối ưu hóa cho hiệu suất tốt

Rủi ro

  • Rủi ro quá phù hợp - hiệu suất sống có thể khác với backtest
  • Cần dữ liệu lịch sử dài hơn cho đào tạo
  • Các thông số và cấu trúc cần tối ưu hóa, kết quả có thể khác nhau
  • Chỉ dự đoán ngày hôm sau, không thể xác định xu hướng dài hạn
  • Hiệu suất có thể suy giảm trong các thị trường khác nhau

Hướng dẫn cải thiện

  • Thêm thêm các biến đầu vào như khối lượng vv
  • Hãy thử các kiến trúc và chức năng kích hoạt ANN khác nhau
  • Tối ưu hóa các tham số mạng để phù hợp hơn
  • Tăng quy mô mẫu dữ liệu đào tạo để giảm quá mức
  • Dự đoán trên nhiều chân trời thời gian để xác định tốt hơn xu hướng
  • Kết hợp với các mô hình khác
  • Sử dụng các biện pháp biến động vv để kiểm soát rủi ro tốt hơn

Kết luận

Chiến lược dựa trên ANN này có thể xác định các xu hướng phi tuyến tính phức tạp và phù hợp với giao dịch trung hạn đến dài hạn. Tuy nhiên, bản chất hộp đen của các mô hình ANN cũng đặt ra những thách thức đáng kể cho giao dịch trực tiếp. Chúng ta cần tối ưu hóa trên các tính năng đầu vào, kiến trúc mô hình, điều chỉnh tham số, học tập tập thể, vv trong khi kết hợp với phân tích kỹ thuật truyền thống để có hiệu suất thế giới thực mạnh mẽ. Các chiến lược AI vẫn cần kết hợp với các kỹ thuật thông thường để tối đa hóa hiệu suất.

/*backtest
start: 2023-10-14 00:00:00
end: 2023-11-13 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("ANN Strategy v2")

threshold = input(title="Threshold", type=float, defval=0.0000, step=0.0001)
timeframe = input(title="Timeframe",  defval='1D' )

getDiff() =>
    yesterday=request.security(syminfo.tickerid, timeframe, ohlc4[1])
    today=ohlc4
    delta=today-yesterday
    percentage=delta/yesterday

PineActivationFunctionLinear(v) => v
PineActivationFunctionTanh(v) => (exp(v) - exp(-v))/(exp(v) + exp(-v))


l0_0 = PineActivationFunctionLinear(getDiff())

l1_0 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8446488687)
l1_1 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.5674069006)
l1_2 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.8676766445)
l1_3 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*0.5200611473)
l1_4 = PineActivationFunctionTanh(l0_0*-0.2215499554)

l2_0 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.3341657935 + l1_1*-2.0060003664 + l1_2*0.8606354375 + l1_3*0.9184846912 + l1_4*-0.8531172267)
l2_1 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0394076437 + l1_1*-0.4720374911 + l1_2*0.2900968524 + l1_3*1.0653326022 + l1_4*0.3000188806)
l2_2 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.559307785 + l1_1*-0.9353655177 + l1_2*1.2133832962 + l1_3*0.1952686024 + l1_4*0.8552068166)
l2_3 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4293220754 + l1_1*0.8484259409 + l1_2*-0.7154087313 + l1_3*0.1102971055 + l1_4*0.2279392724)
l2_4 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.9111779155 + l1_1*0.2801691115 + l1_2*0.0039982713 + l1_3*-0.5648257117 + l1_4*0.3281705155)
l2_5 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2963954503 + l1_1*0.4046532178 + l1_2*0.2460580977 + l1_3*0.6608675819 + l1_4*-0.8732022547)
l2_6 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.8810811932 + l1_1*0.6903706878 + l1_2*-0.5953059103 + l1_3*-0.3084040686 + l1_4*-0.4038498853)
l2_7 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5687101164 + l1_1*0.2736758588 + l1_2*-0.2217360382 + l1_3*0.8742950972 + l1_4*0.2997583987)
l2_8 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.0708459913 + l1_1*0.8221730616 + l1_2*-0.7213265567 + l1_3*-0.3810462836 + l1_4*0.0503867753)
l2_9 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.4880140595 + l1_1*0.9466627196 + l1_2*1.0163097961 + l1_3*-0.9500386514 + l1_4*-0.6341709382)
l2_10 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.3402207103 + l1_1*0.0013395288 + l1_2*3.4813009133 + l1_3*-0.8636814677 + l1_4*41.3171047132)
l2_11 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.2388217292 + l1_1*-0.6520886912 + l1_2*0.3508321737 + l1_3*0.6640560714 + l1_4*1.5936220597)
l2_12 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1800525171 + l1_1*-0.2620989752 + l1_2*0.056675277 + l1_3*-0.5045395315 + l1_4*0.2732553554)
l2_13 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.7776331454 + l1_1*0.1895231137 + l1_2*0.5384918862 + l1_3*0.093711904 + l1_4*-0.3725627758)
l2_14 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3181583022 + l1_1*0.2467979854 + l1_2*0.4341718676 + l1_3*-0.7277619935 + l1_4*0.1799381758)
l2_15 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.5558227731 + l1_1*0.3666152536 + l1_2*0.1538243225 + l1_3*-0.8915928174 + l1_4*-0.7659355684)
l2_16 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6111516061 + l1_1*-0.5459495224 + l1_2*-0.5724238425 + l1_3*-0.8553500765 + l1_4*-0.8696190472)
l2_17 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6843667454 + l1_1*0.408652181 + l1_2*-0.8830470112 + l1_3*-0.8602324935 + l1_4*0.1135462621)
l2_18 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.1569048216 + l1_1*-1.4643247888 + l1_2*0.5557152813 + l1_3*1.0482791924 + l1_4*1.4523116833)
l2_19 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.5207514017 + l1_1*-0.2734444192 + l1_2*-0.3328660936 + l1_3*-0.7941515963 + l1_4*-0.3536051491)
l2_20 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.4097807954 + l1_1*0.3198619826 + l1_2*0.461681627 + l1_3*-0.1135575498 + l1_4*0.7103339851)
l2_21 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.8725014237 + l1_1*-1.0312091401 + l1_2*0.2267643037 + l1_3*-0.6814258121 + l1_4*0.7524828703)
l2_22 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3986855003 + l1_1*0.4962556631 + l1_2*-0.7330224516 + l1_3*0.7355772164 + l1_4*0.3180141739)
l2_23 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-1.083080442 + l1_1*1.8752543187 + l1_2*0.3623326265 + l1_3*-0.348145191 + l1_4*0.1977935038)
l2_24 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0291290625 + l1_1*0.0612906199 + l1_2*0.1219696687 + l1_3*-1.0273685429 + l1_4*0.0872219768)
l2_25 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.931791094 + l1_1*-0.313753684 + l1_2*-0.3028724837 + l1_3*0.7387076712 + l1_4*0.3806140391)
l2_26 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.2630619402 + l1_1*-1.9827996702 + l1_2*-0.7741413496 + l1_3*0.1262957444 + l1_4*0.2248777886)
l2_27 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.2666322362 + l1_1*-1.124654664 + l1_2*0.7288282621 + l1_3*-0.1384289204 + l1_4*0.2395966188)
l2_28 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.6611845175 + l1_1*0.0466048937 + l1_2*-0.1980999993 + l1_3*0.8152350927 + l1_4*0.0032723211)
l2_29 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.3150344751 + l1_1*0.1391754608 + l1_2*0.5462816249 + l1_3*-0.7952302364 + l1_4*-0.7520712378)
l2_30 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*-0.0576916066 + l1_1*0.3678415302 + l1_2*0.6802537378 + l1_3*1.1437036331 + l1_4*-0.8637405666)
l2_31 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*0.7016273068 + l1_1*0.3978601709 + l1_2*0.3157049654 + l1_3*-0.2528455662 + l1_4*-0.8614146703)
l2_32 = PineActivationFunctionTanh(l1_0*1.1741126834 + l1_1*-1.4046408959 + l1_2*1.2914477803 + l1_3*0.9904052964 + l1_4*-0.6980155826)

l3_0 = PineActivationFunctionTanh(l2_0*-0.1366382003 + l2_1*0.8161960822 + l2_2*-0.9458773183 + l2_3*0.4692969576 + l2_4*0.0126710629 + l2_5*-0.0403001012 + l2_6*-0.0116244898 + l2_7*-0.4874816289 + l2_8*-0.6392241448 + l2_9*-0.410338398 + l2_10*-0.1181027081 + l2_11*0.1075562037 + l2_12*-0.5948728252 + l2_13*0.5593677345 + l2_14*-0.3642935247 + l2_15*-0.2867603217 + l2_16*0.142250271 + l2_17*-0.0535698019 + l2_18*-0.034007685 + l2_19*-0.3594532426 + l2_20*0.2551095195 + l2_21*0.4214344983 + l2_22*0.8941621336 + l2_23*0.6283377368 + l2_24*-0.7138020667 + l2_25*-0.1426738249 + l2_26*0.172671223 + l2_27*0.0714824385 + l2_28*-0.3268182144 + l2_29*-0.0078989755 + l2_30*-0.2032828145 + l2_31*-0.0260631534 + l2_32*0.4918037012)

buying = l3_0 > 0 ? true : l3_0 < -0 ? false : buying[1]

hline(0, title="base line")
//bgcolor(l3_0 > 0.0014 ? green : l3_0 < -0.0014 ? red : gray, transp=20)
bgcolor(buying ? green : red, transp=20)
plot(l3_0, color=silver, style=area, transp=75)
plot(l3_0, color=aqua, title="prediction")

longCondition = buying
if (longCondition)
    strategy.entry("Long", strategy.long)

shortCondition = buying != true
if (shortCondition)
    strategy.entry("Short", strategy.short)
Thêm nữa

2019 FMZ - Tất cả các quyền được bảo lưu